基于CR-SAM的博斯腾湖西岸湖滨带典型植被分类

摘要

以博斯腾湖西岸湖滨带为研究区,采取高光谱数据和Sentinel-2A遥感数据,采用包络线去除(CR)法提取并分析箭杆杨、沙枣树和芦苇3种典型植被类别间的可区分特征,利用光谱角匹配(SAM)法对研究区3种典型植被的分布状况进行分类识别。结果表明:①SAM分类方法对3种典型植被的识别百分比为58.47%,基于包络线去除的光谱角匹配(CR-SAM)分类方法对3种典型植被的识别百分比为79.12%,CR-SAM能够突出植被光谱细节特征,减少环境背景对植被光谱的影响。②CR-SAM分类结果的总体分类精度为70.50%,较SAM分类方法提高了17.50%,Kappa系数由SAM分类方法的0.32增加到0.66,CR-SAM分类方法更能满足影像分类过程中的精度需求。③3种典型植被中,箭杆杨呈片状分布于道路两侧,面积3.98 km^(2),占研究区总面积的2.01%;沙枣树主要分布于荒地与耕地之间的过渡带,面积19.76 km^(2),占研究区总面积的9.98%;芦苇主要分布于湖滨带湿地及开都河下游沿岸,面积174.26 km^(2),占研究区总面积的88.01%。